TA的每日心情 | 擦汗 2024-12-25 23:22 |
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
/ e, w, N! S5 c3 A+ T
+ j% a5 j. }: l+ ?# @为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。" U" r! z" W# \
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
3 S# _! M6 A; z7 b8 {+ U, t. C# g----------------------------------------------, H! i0 t; Z* C( a( C
import torch4 o3 N4 T2 ^0 M, K7 O% p( T* x; Q" o
import numpy as np
& X' E$ v; L# B. wimport matplotlib.pyplot as plt
" W' v9 X) }1 ?8 d; {% Ximport random
0 p: G! ^ K3 U* f5 Y$ E& o# M! v9 F+ r b1 K( D6 L7 S
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
) k" \7 ]! X& s5 \( T3 \2 ?y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15' B' S; _4 ~& @5 Y, v
9 ^* O1 j+ B8 N. c9 u% tw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b
( d+ }' z+ c! V( \b = torch.tensor(0.,requires_grad=True) n' r, F0 x" B/ C( J6 Q; W, }8 V
& `, Q7 C! ?( m* Z4 ^3 H
epochs = 100* X! x5 F# Z' x, _- \" f
1 t3 M) ~2 {% f; e# E- o/ ~
losses = []
& u, \3 y5 T4 Y. ^- o. _! Wfor i in range(epochs):
. `4 u: H% J/ `# L, e/ k ? y_pred = (x*w+b) # 预测# R$ j, M+ G+ L7 E
y_pred.reshape(-1)* U' a6 J, n! x# B u7 {
% h( @: O2 b0 X7 H
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss. V8 u8 ~+ V$ w
losses.append(loss)! g# t! @! P+ _" _
$ o$ V1 S4 i+ U& K+ ~5 B7 `
loss.backward() # autograd
8 q/ |6 R2 z: y& v with torch.no_grad():
3 L0 }/ \ x* E' y w -= w.grad*0.0001 # 回归 w/ V/ X, V& F' ~3 Y( @
b -= b.grad*0.0001 # 回归 b ; B/ R2 U+ v9 X, |' M2 F' w# O
w.grad.zero_()
5 ^. Z& W* T/ C+ B b.grad.zero_()/ C8 E" Z y* i7 D3 x
: t' ^: ~. x u! g
print(w.item(),b.item()) #结果- z: l1 e. n T( h
7 z8 ^1 c; Y% |5 Y0 R, l# AOutput: 27.26387596130371 0.4974517822265625- O' `/ i7 ~) @+ I. Q4 g9 Y% p' o
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, _% M; U6 A. F4 C2 [0 f% k/ R: J最后的结果,w可以回到 w0 = 27 附近,b却回不去 b0=15。两处红字,损失函数是矢量计算后的均值,感觉 b 的回归表达有问题。
5 i% q8 G0 M2 u高手们帮看看是神马原因?
, k, [0 x4 d+ D |
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